Análisis de las opciones de integración de la información

En primer lugar, se examinó la posibilidad de aplicar él o los métodos de integración: Función de Valor, Técnicas Blandas ó Métodos Analíticos (Figura 3 “Análisis de las Opciones de Integración de la Información”, página 8). El análisis se realizó por medio de los siguientes pasos:

• Paso 1: La primera condición tiene como finalidad, confirmar que la totalidad de la información que aporta cada variable, sea parte de un sistema de preferencias, donde los valores respondan a números reales.

• Paso 2: La segunda condición tiene la finalidad de verificar que el o los casos en que las variables no cumplan con la primera condición (Paso 1), se prueba el concepto de Mutua y Preferencial Independencia (MPI) entre los objetivos, definido en el punto 3.5.1. Se realiza el siguiente análisis: ante todo par de vectores i,j posibles de encontrar en la integración, se puede definir entre ellos alguna de las siguientes relaciones; “i es al menos tan preferible como j”, “j es al menos tan preferible como i” ó “i es indiferente a j”, con i≠j e i,j: cada una de las variables seleccionadas. Para el o los casos en que el Sistema de Preferencias es completo, se dice que cumple con el concepto de MPI, con lo cual se afirma que es posible la construcción de la Función de Valor.

• Paso 3: La tercera condición tiene como finalidad, verificar si las variables aceptan riesgos en las preferencias, en los casos en que las variables no cumplen con el concepto de Mutua y Preferencial Independencia. Si las variables cumplen con esta condición, la integración se realiza por medio de Técnicas Blandas.

• Paso 4: La cuarta condición tiene como objetivo, fijar algún método de integración, en los casos en que no se cumpla ninguna de las condiciones anteriores. En estas condiciones, se realiza la integración por medio de Métodos Directos (página 11). A modo de ejemplo se presenta el siguiente análisis:

PRIMERO:

Se analiza la aplicabilidad de la primera condición (Paso1), por medio de la pregunta ¿La información seleccionada puede ser medible?, en otras palabras, ¿cada una de las variable responde a un sistema de preferencias, en el cual, los valores son números reales?.

Respuesta: No todas las variables seleccionadas, pertenecen a un sistema de preferencias formado por números reales. En el caso de las variables Tipo Forestal, Especies Dominantes, Especies Menos Encontradas y Recursos Naturales Singulares, sus respectivos pesos no adoptan valores numéricos reales, si no que son valores que responden a juicios de valor.

De lo anteriormente expuesto, se puede decir, que la totalidad de las variables no cumplen con la condición de pertenecer en un sistema de preferencias, por lo tanto, no es posible aplicar Técnicas Analíticas Convencionales para la integración de la información.

SEGUNDO:

Se verifica la aplicabilidad de la segunda condición (Paso 2); a través de la pregunta: ¿Es completo el sistema de preferencias?, en otras palabras, se prueba la existencia de la Mutua y Preferencial Independencia entre los objetivos. El análisis se realiza entre las variable Tipo Forestal, y la totalidad de las variables en estudio.

1.- CASO 1: i= Tipo Forestal, j= Cobertura de la vegetación, Uso según Altitud. Según el grado de interés de las variables (anexo 3, página 73), i es indiferente a j, ya que en ambos casos los valores para el grado de interés son similares.

Singulares, Pendiente, Exposición, Geomorfología, Hidrología, Suelos, Estructura y Grado de Erosionabilidad, Especies Menos Encontradas y Accesibilidad.

Aplicando similar criterio que en la premisa anterior, se tiene: según el grado de interés de las variables (anexo 3, página 73), i es preferible a j y j es menos preferible a i, ya que el grado de interés de las variables mencionadas como “j”, presenta un grado de interés inferior a la variable Tipo Forestal.

Similar análisis se realiza con cada una de las variables seleccionadas, comprobando la existencia de un sistema completo de preferencias y un conjunto contable de clases de indiferencias, con lo cual se asegura la existencia de la “Función de Valor”.

En tercer lugar, se analiza la posibilidad de una descomposición aditiva de la Función de Valor, sólo si, se da la condición de Mutua y Preferencial Independencia (MPI) entre los objetivos.

A modo de ejemplo, en primer lugar se busca llegar a la Fragilidad Visual del Punto en función de las variables Tipo Forestal, Especies Dominantes, Cobertura de la Vegetación, Especies Menos Encontradas, Pendiente, Exposición y Recursos Naturales Singulares (figura 7, página 40). Las variables anteriormente nombradas no se encuentran incluidas en un sistema de preferencias, ya que su descripción obedece a juicios de valor. Según lo anterior, no se puede incluir en la construcción de la Función de Valor, razón por la cual, se realiza el análisis con las variables Cobertura, Exposición y Pendiente.

- Clasificación de la variable Cobertura

Clasificación % Cobertura

Denso Entre 75-100%

Semi Denso Entre 75-50%

Abierto < 50%

Cuadro 1: Cobertura - Clasificación de la variable Exposición

Se realiza el siguiente razonamiento: “se considera la existencia de una mayor fragilidad visual en aquellas áreas donde hay una mayor iluminación (exposición norte y oeste)”.

Clasificación de la variable Pendiente Clasificación % Pendiente Llano 0-15 Suave 15-30 Moderadamente Fuerte 30-45 Fuerte 45-60 Muy Fuerte < 70 Cuadro 2: pendiente

Según los parámetros anteriormente expuestos, en primer lugar, se hace el análisis entre las variables Cobertura y Exposición, por medio de las siguientes premisas o supuestos:

- Premisa 1: Para un área que presenta cobertura Densa, es menos frágil, un punto en exposición Este que en exposición Norte.

- Premisa 2: Para un área que presenta cobertura Semi densa, es menos frágil, un punto en exposición Este que en exposición Norte.

- Premisa 3: Para un área que presenta cobertura Abierta, es menos frágil, un punto en exposición Este que en exposición Norte.

- Premisa 4: Para un área que presenta cobertura Densa, es menos frágil, un punto en exposición Sur que en exposición Norte.

- Premisa 5: Para un área que presenta cobertura Semi densa, es menos frágil, un punto en exposición Sur que en exposición Norte.

- Premisa 6: Para un área que presenta cobertura Abierta, es menos frágil, un punto en exposición Sur que en exposición Norte.

- Premisa 7: Para un área que presenta cobertura Densa, es menos frágil, un punto en exposición Oeste que un punto en exposición Norte.

- Premisa 8: Para un área que presenta cobertura Semi densa, es menos frágil, un punto en exposición Oeste que un punto en exposición Norte

- Premisa 9: Para un área que presenta cobertura Abierta, es menos frágil, un punto en exposición Oeste que un punto en exposición Norte.

Finalmente se puede decir que de la preferencia Exposición, ha de deducirse que al sustituir tipo de densidades de la vegetación, la relación de preferencia sigue manteniéndose, es decir, la fragilidad que presenta la variable Exposición no depende de la cobertura que presente el área.

que en este caso, la relación de preferencia no se afecta, porque la fragilidad depende totalmente del valor de la pendiente en un punto en particular, independientemente de la exposición que este presente.

Según el análisis de las variables Cobertura, Exposición y Pendiente, se afirma que en conjunto, las variables cumplen con el concepto de Mutua y Preferencial Independencia, lo que prueba en conjunto, la posibilidad de la aditividad en la construcción de la Función de Valor.

Para construir la Función de Valor, en primer lugar, se crearon las funciones individuales para cada variable (Función de Valor unidimensional), preguntando directamente a un experto por los valores extremos según sus preferencias (resultados de la Encuesta Delphi. Ver tablas 8, 10 y 11 del anexo 3, Resultados Fragilidad, página 73).

TERCERO

Para el caso de las variables Tipo Forestal, Especie Dominante, Especie Menor Frecuencia y Recursos Naturales Singulares, no es posible la construcción de sus respectivas Funciones de Valor, por lo tanto, en el análisis, se verifica la aplicabilidad de la tercera condición (Paso 3). Se analiza si las variables aceptan riesgos en las preferencias. Para el análisis se realiza el siguiente razonamiento:

La información que proporciona cada una de estas coberturas, no puede ser comparada entre sí, ya que no se puede determinar objetivamente la importancia de una u otra variable, a modo de ejemplo se tiene que: Especie Dominante presenta el campo Roble-Raulí-Coihue, y Tipo Forestal presenta los campos Coihue, Coihue-Tepa y Coihue Lenga, en ambos casos se tiene como especie de mayor relevancia Coihue, pero en diferentes clasificaciones, razón por la cual no se puede afirmar si una cobertura es preferible a otra, aunque sea considerado el riesgo. Según el párrafo anterior, las variables discutidas no aceptan riesgos en las preferencias, por lo tanto no pueden ser integradas por medio de Técnicas Blandas.

Según la cuarta condición (Paso 4), la integración de estas variables se realiza a través de Métodos Directos.

Una vez finalizado el análisis de la totalidad de las variables, se realiza el cruce o superposición entre los mapas producto de la Función de Valor y el mapa generado por Integración Directa de las restantes variables, obteniendo el mapa de Fragilidad Visual del Punto.

Para obtener la cobertura, “Fragilidad Visual del Entorno”, se realiza similar análisis entre las variables: Suelos (S), Uso según Altitud (USA), Estructura y Grado de Erosionabilidad (EGE), Geomorfología (G) e Hidrología (H). En primer lugar, se analiza la posibilidad de la existencia de la Función de Valor entre las variables. En segundo lugar se analiza el concepto de Mutua y Preferencial Independencia, generando como resultado la independencia entre los objetivos, por lo cual, se concluye la existencia de la aditividad de la Función de Valor entre las variables.

Finalmente se construye la función unidimensional para cada variable según los valores de fragilidad (Anexo 3. Resultados Fragilidad, página 73).

La única excepción se produce con la variable Geología, ya que presenta un único valor para la fragilidad, es decir, no existe diferencia entre una clase y otra, por lo tanto, la información que aporta la variable es independiente entre los objetivos.

Por último, se integra la variable Accesibilidad y Visibilidad.

En primer lugar, se prueba la independencia de la variable por si sola, ya que presenta el valor más alto (4,6 equivalente al 0,92%) y más bajo (1,7 equivalente al 0,34%) de fragilidad con respecto a todas las variables estudiadas, en otras palabras, si se tiene un punto con determinadas características, sobre un sendero de la unidad, será más frágil que un punto, con similares características en un área inaccesible y sin visibilidad; por lo tanto, se concluye que, esta variable es independiente con respecto a la totalidad de las variables estudiadas, y la integración se realiza mediante Métodos Directos, utilizando como constante el valor obtenido según el Grado de Interés de las variables en la encuesta Delphi (Anexo 3, página 73), generando finalmente el mapa de “Fragilidad Visual Adquirida”.